专题中喝补算袭学含通沁第17卷第2期2021年2月 泛在情境智能 特邀编辑：谢磊'谢 幸2 1南京大学 关键词：普适计算人工智能 2微软亚洲研究院 自1991年马克·维瑟(Mark Weiser)提出“普 去粗存精”。 适计算”(Ubiquitous Computing)的思想以来，至 2.感知目标更具“情境化”：普适计算的感知 今已有30年。普适计算的根本任务是通过对周围 目标已经从人、机、物的简单属性（如目标位置、 环境进行充分感知和计算，依赖“自然”的交互 移动轨迹等)，转变为更为“情境化”的特征和因 方式，实现和环境融为一体的计算。在普适计算素，其中包括对人体行为和生命体征的细致刻画， 的模式下，人们可以在任何时间、任何地点，以对用户的消费行为画像，甚至是对城市情境（如 任何方式进行信息的获取与处理，使计算机本身交通流量等)的智能推演。通过对动态演进、隐 从人们的视线里消失。目前，普适计算的理念已 式存在的情境特征进行提取，我们可以对与人和 深度融合到人类生活的方方面面，也融合到计算城市等相关的复杂情境进行感知和推理，实现“由 机学科的多个领域，包括物联网、无线网络、边表及里、由此及彼”。 缘计算、智慧城市等。 3.感知手段更具“智能化”：普适计算的感 近年来，人工智能取得了突飞猛进的发展，知手段已经从朴素的基于数据驱动和建模的方式， 这给普适计算领域带来了新的机遇与挑战。一方向“认知智能”和“群体智能”方向演变：在“能 面，人工智能通过深度神经网络等模型为普适计听会说、能看会认”的“感知智能”的基础上，“能 算“赋能”，提供更强的感知和推理能力：另一方面，理解、会思考”的“认知智能”能够进一步提升 普适计算为人工智能提供了更为“普适”的应用推理和演化能力；在个体智能的基础上，基于群 场景，使得人工智能算法能够在微小化的设备上体间协作计算与增强学习的“群体智能”能够有效 大展宏图。具体来说，当前的普适计算呈现出如借助群体互补协作的优势实现增强智能。 下发展趋势。 从感知渠道、感知目标和感知手段的技术发 1.感知渠道更具“泛在化”：普适计算的感展规律来看，未来的普适计算将体现出“泛在化” 知渠道已经从依赖传统单一模态的传感器（如视“情境化”和“智能化”的客观趋势，促成“泛在 觉传感器、声音传感器等)感知周围环境，转变情境智能”这一新兴的研究热点。本期专题我们 为依赖更为“泛在化”的无线信号（如Wi-Fi、围绕“泛在情境智能”这一主题，邀请该领域中 RFID信号等)和手机ApPs的交互信息，从更多从事前沿研究的5个知名团队的学者们撰稿，着 维度实现对人体和用户行为等的感知。借助更为重讨论如何借助人工智能的最新进展帮助普适计 泛在的信号和交互信息，我们可以随时随地对感算应用提高对情境的感知能力，从而深度理解用 知对象进行特征收集和推理演化，实现“去伪存真、户，为用户提供更加个性化和便利的服务。 88 专题 第 17 卷  第 2 期  2021 年 2 月 泛在情境智能 自 1991 年马克·维瑟（Mark Weiser）提出“普 适计算”（Ubiquitous Computing）的思想以来，至 今已有 30 年。普适计算的根本任务是通过对周围 环境进行充分感知和计算，依赖“自然”的交互 方式，实现和环境融为一体的计算。在普适计算 的模式下，人们可以在任何时间、任何地点，以 任何方式进行信息的获取与处理，使计算机本身 从人们的视线里消失。目前，普适计算的理念已 深度融合到人类生活的方方面面，也融合到计算 机学科的多个领域，包括物联网、无线网络、边 缘计算、智慧城市等。 近年来，人工智能取得了突飞猛进的发展， 这给普适计算领域带来了新的机遇与挑战。一方 面，人工智能通过深度神经网络等模型为普适计 算“赋能”，提供更强的感知和推理能力；另一方面， 普适计算为人工智能提供了更为“普适”的应用 场景，使得人工智能算法能够在微小化的设备上 大展宏图。具体来说，当前的普适计算呈现出如 下发展趋势。 1. 感知渠道更具“泛在化”：普适计算的感 知渠道已经从依赖传统单一模态的传感器（如视 觉传感器、声音传感器等）感知周围环境，转变 为依赖更为“泛在化”的无线信号（如 Wi-Fi、 RFID 信号等）和手机 Apps 的交互信息，从更多 维度实现对人体和用户行为等的感知。借助更为 泛在的信号和交互信息，我们可以随时随地对感 知对象进行特征收集和推理演化，实现“去伪存真、 去粗存精”。 2. 感知目标更具“情境化”：普适计算的感知 目标已经从人、机、物的简单属性（如目标位置、 移动轨迹等），转变为更为“情境化”的特征和因 素，其中包括对人体行为和生命体征的细致刻画， 对用户的消费行为画像，甚至是对城市情境（如 交通流量等）的智能推演。通过对动态演进、隐 式存在的情境特征进行提取，我们可以对与人和 城市等相关的复杂情境进行感知和推理，实现“由 表及里、由此及彼”。 3. 感知手段更具“智能化”：普适计算的感 知手段已经从朴素的基于数据驱动和建模的方式， 向“认知智能”和“群体智能”方向演变：在“能 听会说、能看会认”的“感知智能”的基础上，“能 理解、会思考”的“认知智能”能够进一步提升 推理和演化能力 ；在个体智能的基础上，基于群 体间协作计算与增强学习的“群体智能”能够有效 借助群体互补协作的优势实现增强智能。 从感知渠道、感知目标和感知手段的技术发 展规律来看，未来的普适计算将体现出“泛在化”、 “情境化”和“智能化”的客观趋势，促成“泛在 情境智能”这一新兴的研究热点。本期专题我们 围绕“泛在情境智能”这一主题，邀请该领域中 从事前沿研究的 5 个知名团队的学者们撰稿，着 重讨论如何借助人工智能的最新进展帮助普适计 算应用提高对情境的感知能力，从而深度理解用 户，为用户提供更加个性化和便利的服务。 关键词 ：普适计算 人工智能 特邀编辑：谢 磊 1 谢 幸 2 1 南京大学 2 微软亚洲研究院